ES聚合与分组查询取值参数含义(Java api版本)

一、说明

        在项目中使用Elasticsearch的聚合与分组查询后,对于返回结果一脸懵逼,查阅各资料后,自己总结了一下参数取值的含义,不一定全面,只含常见参数

二、分组查询

2.1 参数解释

SearchResponse

•  searchResponse输出结果转JSON

{
    "took":190, //执行整个搜索请求耗费了多少毫秒
    "timed_out":false,//查询是否超时。默认情况下，搜索请求不会超时。
    "_shards":{ // 在查询中参与分片情况
        "failed":0,  //失败分片数量 
        "successful":1,//成功
        "total":1,//总计
        "skipped":0//跳过
    },
    "hits":{   //结果命中数据 
        "total":{ //匹配到的文档总数
            "relation":"gte",//是否是我们的实际的满足条件的所有文档数 
            "value":10000 //文档总数
        },
        "hits":[//每一个命中数据
            {
                "_index":"tbanalyzelist", //索引名相当于数据库的表名
                "_id":"QF2THIQBzxpesqmRtMpw",
                "_score":3.0470734,//分数
                "_type":"_doc",//类型
                //资源,这里才是存储的我们想要的数据
                "_source":"{
                    duration=317.0, //每个字段的值相当于mysql中的字段
                    machineId=ZFB007422, 
                    bizName=wangyf, 
                    bizCode=221026172721ZBTQ, 
                    open_time=1664296386000, 
                    openTime=2022-09-27, 
                    machineType=DEV-HL
                    }"
            },
            {
                "_index":"tbanalyzelist",
                "_id":"QV2THIQBzxpesqmRtMpw",
                "_score":3.0470734,
                "_type":"_doc",
                "_source":"{
                    duration=313.0, 
                    machineId=ZFB007422, 
                    bizName=wangyf, 
                    bizCode=221026172721ZBTQ, 
                    open_time=1664383009000, 
                    openTime=2022-09-28, 
                    machineType=DEV-HL
                    }"
            }
        ],
        "max_score":3.0470734 //查询所匹配文档的 _score 的最大值
    },
    "aggregations":{//聚合结果
        "lterms#byOpenTime":{//分组的桶名称
            "buckets":[ //分组桶结果
                {
                    "doc_count":20144,//
                    "key":"1664150400000",
                    "key_as_string":"2022-09-26T00:00:00.000Z"
                },
                {
                    "doc_count":19724,
                    "key":"1664409600000",
                    "key_as_string":"2022-09-29T00:00:00.000Z"
                },
                {
                    "doc_count":19715,
                    "key":"1664236800000",
                    "key_as_string":"2022-09-27T00:00:00.000Z"
                },
                {
                    "doc_count":19653,
                    "key":"1664323200000",
                    "key_as_string":"2022-09-28T00:00:00.000Z"
                },
                {
                    "doc_count":19376,
                    "key":"1664496000000",
                    "key_as_string":"2022-09-30T00:00:00.000Z"
                },
                {
                    "doc_count":331,
                    "key":"1664064000000",
                    "key_as_string":"2022-09-25T00:00:00.000Z"
                }
            ],
            "doc_count_error_upper_bound":0,
            "sum_other_doc_count":0
        }
    }
}

• doc_count_error_upper_bound：表示没有在这次聚合中返回、但是可能存在的潜在聚合结果，
• sum_other_doc_count：表示这次聚合中没有统计到的文档数。因为ES为分布式部署，不同文档分散于多个分片，这样当聚合时，会在每个分片上分别聚合，然后由协调节点汇总结果后返回。
• doc_count：每个桶的文档数量。
• key: 分组后的key值

2.2 获取桶数据方式

Buckets longBuckets = aggregate.lterms().buckets();
Buckets stringBuckets = aggregate.sterms().buckets();
Buckets doubleBuckets = aggregate.dterms().buckets();

三、聚合查询

        查询条件先忽略,这里聚合后的条件可以直接取到max,count,min,avg,sum等值

        String cinemaId = "15989";
        SearchResponse

• searchResponse.aggregations()的结果跟上面分组查询类似,不过赘述了
• aggregations.get("sumViewInfo")的取值

•  aggregations.get("aggregateShowInfo")的取值

•  比对一下聚合查询跟我们自己算的数据是否一致